数据产品必备技术知识：机器学习及常见算法，看这一篇就够了

大家都知道，产品经理需要懂技术，毕竟产品经理经常要和开发同学相爱相杀。不一定要精通，但至少不要让这块成为沟通的障碍。懂点技术，实际工作中也能少被开发同学“忽悠”，讲道理时不会畏手畏脚，更有底气。对于数据产品经理来说，不仅要懂技术，还要懂更多的技术。本文分享了数据产品经理必备的那些技术知识。

产品都要懂：什么是程序？程序如何组装成功能？服务端客户端数据交互是咋样的？数据库是啥？里面的表、关系结构、字段、字段类型是啥？常见的技术名词如接口、同步异步、重构等等又是指啥？除了这些，数据产品还要懂数据相关的技术，比如说数据仓库，机器学习数据挖掘，大数据框架或者常用的数据开发工具hadoop、hive、spark等等这些。所以，从某些角度而言，数据产品比其他产品门槛要更高点。

此外，为了验证哪个模型更准，可以再用一组新的样本数据作为测试数据，套入模型，看看模型跑出的分类和实际分类误差多少，从此来衡量模型的准确性。这里引入一下训练样本和测试样本，很多训练过程都是这样处理的，样本数据划分为训练样本和测试样本，训练样本用来生成模型，测试样本用来验证准确性。同时这里面的用户的行为事件就是“特征”，分类（是否为流失用户）就是“标签”。

统计学来讲，利用统计方法来建立一个表示变量之间相互关系的方程，这样的统计方法被称为回归分析。回归算法就可以理解是研究不同变量相关关系的一个机器学习算法。多说一句，其实很多机器学习算法都是来自统计学。回归算法有两个重要的子类：线性回归和逻辑回归。这里从简单线性回归入手介绍，也就是我举得例子只是研究两个样本变量之间的线性关系。假设我们来研究考试成绩和复习时间的关系，数据如下：

我想找出考试成绩和复习时间的规律，怎么找呢？这里就是拟合出一条直线，所以这条直线需要“穿过”所有的点，并且与各个点的距离尽可能的小。解释一下，简单的线性回归一般是使用“最小二乘法”来求解，最小二乘法的思想：假设我们拟合出的直线代表数据的真实值，而观测到的数据代表拥有误差的值。为了尽可能减小误差的影响，需要求解一条直线使所有误差的平方和最小。假设拟合出的这条直线的函数如下：a、b都是直线的参数。

当我有一个绿色的点时，该判断这个肿瘤是恶性的还是良性的呢？根据红蓝点我们训练出了一个逻辑回归模型，也就是图中的分类线。这时，根据绿点出现在分类线的左侧，因此我们判断它的标签应该是红色，也就是说属于恶性肿瘤。神经网络算法是80年代机器学习界非常流行的算法，不过在90年代中途衰落。现在，携着“深度学习”之势，神经网络重装归来，重新成为最强大的机器学习算法之一。神经网络的学习机理就是分解与整合。